overview
Honcho とは？
Honcho は、状態を保持する AI エージェントを構築する開発者や企業が、会話をもとに永続的かつ進化するユーザーモデルを作成できる、オープンソースの AI メモリツールです。会話の推論を利用して好みやコンテキストを保持し、セッション、ツール、マシンをまたいだメモリをサポートします。Honcho は Plastic Labs が提供しており、エージェント実行環境全体ではなく、メモリおよびユーザーモデリングのバックエンドとして設計されています。
AIツール
Honcho レビュー
Honcho は、会話を推論してユーザーコンテキストを継続的に更新し、セッション、ツール、マシンをまたいで維持する、AI エージェント向けのオープンソースのメモリおよびユーザーモデリングバックエンドです。
shipped 2026年10月26日agentsfreemium
Domain rating58AI-readablestrong
agentsopen-sourcedeveloper-tools
注目ポイント
12023年に設立。Plastic Labs が開発し、本社はニューヨーク市ブルックリンにあります。
2開発者向け API と MCP 統合を提供しています。API ドキュメントは honcho.dev/docs/ にあります。
3料金は、取り込んだトークン100万個あたり $2.00 のメモリ料金と、クエリあたり $0.001～$0.50 の推論プランで構成されています。
4データ保持期間は90日です。Honcho は SOC 2 Type I 認証を取得していますが、HIPAA 準拠ではなく、ISO 認証も取得していません。
Honcho について
料金プラン
Honcho Memory
$2.00 / M tokens ingested
- • Store + Neuromancer reasoning
Minimal Reasoning
$0.001 / query
- • Basic conclusions — instant
Low Reasoning
$0.01 / query
- • Efficient synthesis — instant
Medium Reasoning
$0.05 / query
- • Steerable reasoning — fast
High Reasoning
$0.10 / query
- • Deep synthesis — async
Max Reasoning
$0.50 / query
- • Research-grade — async
コスト例
- • Basic conclusions: $0.001/query
- • Efficient synthesis: $0.01/query
- • Steerable reasoning: $0.05/query
仕様
APIドキュメント
API提供状況
はい、公開API
features
Honcho の主な機能
Honcho は、会話から得られるメモリとユーザーモデリングを、状態を保持する AI エージェント向けに提供します。公開されている技術仕様の範囲には、テキスト入力、Plastic Labs Neuromancer モデル、API、MCP 統合が含まれます。
- 会話を推論し、個々のユーザーについて進化するモデルを作成します。
- セッション、ツール、マシンをまたいで、好みやコンテキストを保持します。
- 状態を保持するエージェント向けに、継続学習を提供します。
- メモリをトークン効率よく管理し、コンテキストで使用するトークンを削減します。
- エージェントに渡すコンテキストを細かく制御できます。
- 非同期推論とバックグラウンド推論をサポートします。
- https://honcho.dev/docs/ に掲載された開発者向け API を提供します。
- モデルとして Plastic Labs Neuromancer と Plastic Labs Neuromancer XR を掲載しています。マルチモーダル対応はテキストです。
- MCP 統合とオープン標準の関数呼び出しをサポートします。
use cases
Honcho はどのような人に適していますか？
Honcho は、単一の会話を超えてユーザーコンテキストを保持する必要がある AI エージェントを構築する開発者や企業を対象としています。用途として、カスタマーサポート、教育、ゲーム、生産性向上、AI コンパニオンが挙げられています。
- ユーザーの好みを保持する、状態を持つ体験を構築する AI エージェント開発者。
- 以前のやり取りのコンテキストを利用するエージェントを作成するカスタマーサポートチーム。
- セッション間で学習者のコンテキストを引き継ぐ必要がある教育アプリケーション。
- 進化するユーザーモデルを活用するゲームや AI コンパニオン製品。
- セッションやツールをまたいでエージェントにコンテキストを保持させる必要がある生産性向上ツール。
how to use
Honcho の使い方
開発者は https://honcho.dev/docs/ の Honcho API ドキュメントを参照し、API または MCP を通じてエージェントを接続できます。アプリケーションに合わせてメモリと推論の使用量を設定してください。公開料金では、メモリの取り込みと推論クエリが別々に料金設定されています。
- 1https://honcho.dev/docs/ の API ドキュメントを確認します。
- 2Honcho プロジェクトを作成または設定し、API または MCP を通じてエージェントに接続します。
- 3ユーザーモデルとメモリの処理のため、会話テキストを Honcho に送信します。
- 4以降のエージェントとのやり取りで、関連するユーザーコンテキストを取得します。
- 5推論の強度を選択し、メモリの取り込み量とクエリ使用量を監視します。
pricing
Honcho の料金とプラン
Honcho はフリーミアムとして提供され、メモリの取り込みと推論には従量料金が設定されています。メモリの料金は、取り込んだトークン100万個あたり $2.00 です。推論プランはクエリごとの料金です。提供されている情報では、無料プランに含まれる利用枠や、これらの料金が現在も有効かどうかは明示されていないため、購入前に Honcho のウェブサイトで料金をご確認ください。
- Honcho Memory：取り込んだトークン100万個あたり $2.00。
- Minimal Reasoning：クエリあたり $0.001。
- Low Reasoning：クエリあたり $0.01。
- Medium Reasoning：クエリあたり $0.05。
- High Reasoning：クエリあたり $0.10。
- Max Reasoning：クエリあたり $0.50。
- 従量料金はクエリあたり $0.001 とも記載されています。この金額と名称付きの推論プランとの正確な関係は明示されていません。
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Pros
- +Open-source architecture for an agent memory and user-modeling backend.
- +Designed to retain conversation-derived preferences and context across sessions, tools, and machines.
- +Offers API access and MCP integration, with public API documentation.
- +Provides separately priced memory ingestion and reasoning tiers.
- +SOC 2 Type I certified, according to the supplied compliance data.
Cons
- −Data retention is listed as 90 days, which may not suit applications requiring longer retention.
- −Not HIPAA-aligned and not ISO-certified, according to the supplied compliance data.
- −The free-tier allowance is not specified in the available pricing information.
- −The listed pricing information includes both $0.001 per query and reasoning tiers up to $0.50 per query; their relationship is not explained.
- −The documented multimodality is text, limiting the stated scope to text-based input.
類似ツール
Honcho と競合製品の比較
Honcho は、プラグイン型のメモリおよびユーザーモデリングバックエンドとして位置づけられています。提示された比較では、事実抽出、エージェント実行環境の管理、ナレッジグラフの構築に重点を置くツールと区別されています。実装の詳細や製品機能は、プロバイダーによって異なる場合があります。
1
Provides a multi-layered extraction pipeline that dynamically extracts, scores, and updates discrete user facts and preferences without manual graph curation.
Mem0 is faster to plug into existing agent stacks like LangChain or AutoGen, but Honcho gives you deeper dialectic user modeling and theory-of-mind representation beyond simple key-value fact extraction.
2
Letta↗
Manages agent memory like an operating system with tiered context windows, editable memory blocks, and git-backed context storage.
Letta is a full stateful agent runtime (formerly MemGPT) that dictates the agent's reasoning loop, whereas Honcho acts purely as a plug-and-play memory and user-modeling backend.
3
Graphiti↗
Constructs an evolving, temporally aware knowledge graph directly from conversational turns and external business data.
Graphiti provides clear entity-relation provenance over time, but you have to self-host Neo4j and write custom extraction logic rather than consuming Honcho's out-of-the-box user-profiling APIs.
4
Combines temporal knowledge graphs with hybrid vector and BM25 search to serve low-latency chat history and automated session summaries.
Zep excels at enterprise context enrichment and temporal fact invalidation, but its primary platform is closed-source managed SaaS, unlike Honcho's open-source architecture.
Storkでもっと
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